 1.Job执行三原则
  
  充分利用集群资源
  reduce阶段尽量放在一轮
  每个task的执行时间要合理
 
 2.原则一 充分利用集群资源
   
   Job运行时，尽量让所有的节点都有任务处理，这样能尽量保证集群资源被充分利用，任务的并发度达到最大。可以通过
调整处理的数据量大小，以及调整map和reduce个数来实现。
   Reduce个数的控制使用“mapreduce.job.reduces”
   Map个数取决于使用了哪种InputFormat，默认的TextFileInputFormat将根据block的个数来分配map数(一个block一个map)。
   
 3.原则二 ReduceTask并发调整
   
   努力避免出现以下场景:
   观察Job如果大多数ReduceTask在第一轮运行完后，剩下很少甚至一个ReduceTask刚开始运行。
   这种情况下，这个ReduceTask的执行时间将决定了该job的运行时间。可以考虑将reduce个数减少。
   观察Job的执行情况如果是MapTask运行完成后，只有个别节点有ReduceTask在运行。这时候集群资源没有得到充分利用
，需要增加Reduce的并行度以便每个节点都有任务处理。
 
 4.原则三 Task执行时间要合理
   
   一个job中，每个MapTask或ReduceTask的执行时间只有几秒钟，这就意味着这个job的大部分时间都消耗在task的调度和
进程启停上了，因此可以考虑增加每个task处理的数据大小。建议一个task处理时间为1分钟。